Self-Supervised Hypergraph Transformer for Recommender Systems

计算机科学 推荐系统 超图 协同过滤 机器学习 特征学习 稳健性(进化) 变压器 成对比较 图形 人工智能 数据挖掘 理论计算机科学 离散数学 化学 电压 物理 基因 量子力学 生物化学 数学
作者
Lianghao Xia,Chao Huang,Chuxu Zhang
标识
DOI:10.1145/3534678.3539473
摘要

Graph Neural Networks (GNNs) have been shown as promising solutions for collaborative filtering (CF) with the modeling of user-item interaction graphs. The key idea of existing GNN-based recommender systems is to recursively perform the message passing along the user-item interaction edge for refining the encoded embeddings. Despite their effectiveness, however, most of the current recommendation models rely on sufficient and high-quality training data, such that the learned representations can well capture accurate user preference. User behavior data in many practical recommendation scenarios is often noisy and exhibits skewed distribution, which may result in suboptimal representation performance in GNN-based models. In this paper, we propose SHT, a novel Self-Supervised Hypergraph Transformer framework (SHT) which augments user representations by exploring the global collaborative relationships in an explicit way. Specifically, we first empower the graph neural CF paradigm to maintain global collaborative effects among users and items with a hypergraph transformer network. With the distilled global context, a cross-view generative self-supervised learning component is proposed for data augmentation over the user-item interaction graph, so as to enhance the robustness of recommender systems. Extensive experiments demonstrate that SHT can significantly improve the performance over various state-of-the-art baselines. Further ablation studies show the superior representation ability of our SHT recommendation framework in alleviating the data sparsity and noise issues. The source code and evaluation datasets are available at: https://github.com/akaxlh/SHT.
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